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Sigfredo Fuentes

Sigfredo Fuentes

Sigfredo Fuentes

Profesor Visitante Distinguido
en Agricultura Digital y Ciencias
de la Alimentación

Escuela de Ingeniería y Ciencias


Expertise

Fisiología de las plantas
Ingeniería ambiental
Agricultura digital
Ciencias de los alimentos y el vino
Biometría de plantas/animales/humanos
Machine/Deep learning e inteligencia artificial (IA)
Agricultura 5.0
UAV - Drones - Teledetección satelital
Cambio climático
Gemelos digitales (digital twins) para agricultura y alimentos

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Semblanza

El Dr. Sigfredo Fuentes es profesor asociado en Agricultura Digital, Ciencias de la Alimentación y el Vino (DAFW, por sus siglas en inglés), en la Escuela de Ciencias en Agricultura, Alimentos y Ecosistemas (SAFES, por sus siglas en inglés), en la Facultad de Ciencias, de la Universidad de Melbourne, Australia.

Además, el profesor Fuentes es el coordinador internacional de la iniciativa The Vineyard of The Future, que es una colaboración internacional que se esfuerza por establecer un viñedo totalmente instrumentado que utiliza el Internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) para la captura de datos y el análisis significativo del cambio climático en la viticultura y enología en Australia, con el objetivo de transferir estas tecnologías y aprendizajes a todos los campos de la agricultura.

Ha impartido cursos sobre temas como evaluación sensorial, crecimiento y procesos de las plantas, aplicaciones en agricultura de precisión, entre otros.

Su trabajo abarca 28 proyectos y 206 trabajos académicos en proceso y culminados. Actualmente está trabajando en dos proyectos principales: “Deep learning modeling for hyperspectral imagery”, financiado por el Departamento de Defensa del Gobierno Australiano y en el Center of Excellence in Plants for Space (P4S), que tiene como objetivo desarrollar plantas para apoyar misiones espaciales de largo plazo a la Luna (2030) y Marte (2040).

Sus esfuerzos de investigación e intereses docentes se centran en el uso de tecnología de punta en la fisiología de las plantas y en la viticultura, así como en las áreas de la ciencia del riego, la programación del riego, la teledetección y el cambio climático. Otros intereses de investigación son el desarrollo de programas computacionales para la investigación y aplicaciones agrícolas; la creación de nuevas metodologías para evaluar la fisiología y el crecimiento de las plantas utilizando tecnología y análisis de imágenes; y la implementación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para las ciencias de la agricultura, la alimentación, los animales y el vino.

El profesor Fuentes ha colaborado como revisor de más de 30 revistas científicas desde 2006 en las áreas de fisiología de las plantas, ciencias del suelo, tecnología de sensores, biología de las plantasl, ciencia del riego y modelado agrícola, por nombrar algunas. Entre sus colaboraciones, es editor en jefe para Frontiers in Horticulture - Specialty Pomology and Viticulture; editor asociado para Irrigation Science Journal de Springer Nature; miembro de la mesa editorial y editor académico de la sección “Smart Agriculture” para Sensors Journal (MDPI); editor invitador y miembro de la mesa editorial de Frontiers Journal; y editor invitado para Food Journal (MDPI).

Ha dado presentaciones profesionales a nivel mundial en Europa, Asia, Sudáfrica, América del Norte y América del Sur sobre temas como inteligencia artificial en prototipos de plantas, viticultura y enología; alimentos; sostenibilidad en la agricultura 4.0 y 5.0; entre muchos otros.

El profesor Fuentes ha sido nombrado recientemente investigador principal del Center of Excellence in Plants for Space (P4S), proyecto financiado por el Consejo de Investigación de Australia (ARC por sus siglas en inglés) con socios como la Agencia Espacial Australiana y la NASA (2023 - 2029) y con un presupuesto de 35 millones de dólares australianos.

En años anteriores, ganó el premio Bayer Grant4Ag en las áreas de IA y manejo de plagas. Este premio tiene solo 24 ganadores entre más de 600 solicitudes en 39 países diferentes (2021). Además, ganó el premio de enseñanza en fisiología de las plantas a nivel universitario otorgado por la Australian Society of Plant Scientists (ASPS) (2019) y fue nombrado Institute Fellow for Digital Agriculture, Food, and Wine para el Networked Society Institute (NSI) de la Universidad de Melbourne (2017-2019).

Es miembro de importantes comunidades científicas como la Australian Society of Plant Scientists (ASPS), la International Society of Horticultural Sciences (ISHS) y la Australian Society of Horticultural Sciences (ASHS).

Sigfredo Fuentes se incorporó al Tecnológico de Monterrey como Profesor Visitante Distinguido en Agricultura Digital y Ciencias de la Alimentación para la Escuela de Ingeniería y Ciencias.

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Educación y formación

  • Doctorado, Fisiología de las Plantas, Universidad de Western Sydney, Australia
  • Agronomía, Universidad de Talca, Chile
  • Ciencias Agropecuarias, Universidad de Talca, Chile
     
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Publicaciones

  • Shin, M., Gonzalez Viejo, C., Tongson, E., Wiechel, T., Taylor, P. & Fuentes, S. (2023). Early detection of Verticillium wilt of potatoes using near-infrared spectroscopy and machine learning modeling. Computers and Electronics in Agriculture, 204 doi:10.1016/j.compag.2022.107567

  • Harris, N., Gonzalez Viejo, C., Barnes, C. & Fuentes, S. (2022). Non-Invasive Digital Technologies to Assess Wine Quality Traits and Provenance through the Bottle. Fermentation, 9(1), pp. 10-10. doi:10.3390/fermentation9010010

  • Fuentes, S., Gonzalez Viejo, C., Tongson, E., Dunshea, F., Dac, H. & Lipovetzky, N. (2022). Animal biometric assessment using non-invasive computer vision and machine learning are good predictors of dairy cows age and welfare: The future of automated veterinary support systems. Journal of Agriculture and Food Research, 10 doi:10.1016/j.jafr.2022.100388

  • Ashfaq, W., Brodie, G., Fuentes, S. & Gupta, D. (2022). Infrared Thermal Imaging and Morpho-Physiological Indices Used for Wheat Genotypes Screening under Drought and Heat Stress. PLANTS-BASEL, 11(23), pp. 22-. doi:10.3390/plants11233269

  • Dac, H. H., Gonzalez Viejo, C., Lipovetzky, N., Tongson, E., Dunshea, F. R. & Fuentes, S. (2022). Livestock Identification Using Deep Learning for Traceability. SENSORS, 22(21), pp. 19-. doi:10.3390/s22218256

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